本發(fā)明涉及信息安全，具體是指基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)的安全檢測(cè)系統(tǒng)中，檢測(cè)方法通常依賴于預(yù)定義的規(guī)則或簽名，這些方法在面對(duì)未知攻擊、復(fù)雜攻擊鏈或多層次滲透時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)高誤報(bào)率和漏報(bào)率的問題。

2、所以，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法成為人們亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)、門控循環(huán)單元(gru)、transformer模型以及自編碼器(autoencoder)等，進(jìn)行全面的自動(dòng)化安全檢測(cè)。這些模型能夠高效處理和分析來自多個(gè)來源的海量復(fù)雜日志數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)捕捉潛在的威脅模式，并實(shí)現(xiàn)對(duì)各種復(fù)雜攻擊鏈的精準(zhǔn)檢測(cè)，從而大幅提高網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，包括以下步驟，

3、s1、前期準(zhǔn)備

4、(1)數(shù)據(jù)收集與整合：收集系統(tǒng)日志、應(yīng)用日志、網(wǎng)絡(luò)流量等數(shù)據(jù)來源；

5、(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注：對(duì)整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除冗余信息、格式轉(zhuǎn)換；

6、(3)數(shù)據(jù)增強(qiáng)：實(shí)施數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，包括生成更多異常樣本或模擬攻擊行為，增強(qiáng)模型對(duì)異常行為的識(shí)別能力；

7、s2、模型訓(xùn)練

8、(1)模型選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)：選擇lstm、gru、transformer模型架構(gòu)；

9、(2)模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：使用tensorflow或pytorch進(jìn)行模型訓(xùn)練，設(shè)定訓(xùn)練集和驗(yàn)證集比例；

10、(3)模型集成與調(diào)優(yōu)：通過集成學(xué)習(xí)方法提高檢測(cè)準(zhǔn)確性；

11、s3、模型使用與維護(hù)

12、(1)模型部署：將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，使用rest?api或tensorflow?serving提供推理服務(wù)；

13、(2)用戶驗(yàn)收測(cè)試：在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)收測(cè)試，驗(yàn)證模型的實(shí)際檢測(cè)效果，并進(jìn)行必要調(diào)整；

14、(3)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控與維護(hù)：持續(xù)監(jiān)控模型性能，使用prometheus、grafana工具實(shí)時(shí)監(jiān)控模型狀態(tài)。

15、進(jìn)一步地，在步驟s1中對(duì)數(shù)據(jù)收集與整合時(shí)要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和清洗，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

16、進(jìn)一步地，在步驟s1中對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注時(shí)要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，區(qū)分正常行為和異常行為樣本。

17、進(jìn)一步地，在步驟s2中進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證時(shí)要實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，防止過擬合，并調(diào)整超參數(shù)。

18、進(jìn)一步地，在步驟s2中進(jìn)行模型集成與調(diào)優(yōu)時(shí)要針對(duì)特定攻擊模式，使用自編碼器進(jìn)行異常檢測(cè)。

19、進(jìn)一步地，在步驟s3中進(jìn)行模型部署時(shí)要將模型部署到云端、邊緣設(shè)備或本地服務(wù)器，適應(yīng)不同使用場(chǎng)景。

20、進(jìn)一步地，在步驟s3中進(jìn)行生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控與維護(hù)時(shí)要定期對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和更新，以應(yīng)對(duì)新的威脅情景。

21、本發(fā)明通過以下幾種創(chuàng)新方法，顯著增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜攻擊模式的檢測(cè)能力：

22、時(shí)間序列異常檢測(cè)：

23、基于lstm、gru的時(shí)間序列模型能夠處理連續(xù)的網(wǎng)絡(luò)日志、應(yīng)用日志等時(shí)間序列數(shù)據(jù)，特別適用于檢測(cè)如連續(xù)失敗的登錄嘗試、網(wǎng)絡(luò)流量異常和用戶行為異常等場(chǎng)景。模型通過學(xué)習(xí)日志中的時(shí)間依賴性，捕捉細(xì)微的異常行為，從而有效檢測(cè)暴力破解攻擊、ddos攻擊及內(nèi)部威脅。

24、復(fù)雜模式檢測(cè)：

25、基于transformer模型的復(fù)雜模式檢測(cè)適用于處理分布式攻擊、高級(jí)持續(xù)性威脅(apt)、多階段攻擊鏈等復(fù)雜的攻擊模式。transformer模型通過其自注意力機(jī)制，能夠在大規(guī)模、多源日志數(shù)據(jù)中捕捉長(zhǎng)時(shí)間跨度的相關(guān)性，識(shí)別出跨日志源的攻擊鏈。在此基礎(chǔ)上，本技術(shù)能夠有效檢測(cè)如跨多時(shí)間段的ddos攻擊、通過釣魚郵件引發(fā)的apt攻擊等復(fù)雜安全威脅。

26、無監(jiān)督異常檢測(cè)：

27、基于autoencoder模型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法特別適用于缺乏完整標(biāo)注數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。自編碼器通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，能夠檢測(cè)出那些無法很好重建的異常數(shù)據(jù)，適用于檢測(cè)新型攻擊、內(nèi)部流量異常、零日攻擊等。通過對(duì)比輸入與重建的差異，本技術(shù)能夠識(shí)別從未見過的攻擊模式和潛在威脅。

28、多層次攻擊鏈檢測(cè)：

29、基于多種模型的綜合檢測(cè)技術(shù)，本技術(shù)能夠在web應(yīng)用、waf、防火墻和web服務(wù)器的多層次上檢測(cè)攻擊鏈中的異常行為。通過跨層次的日志分析，模型能夠識(shí)別從web應(yīng)用到服務(wù)器內(nèi)部的完整攻擊路徑，實(shí)時(shí)檢測(cè)并阻斷如sql注入、繞過waf、權(quán)限提升等復(fù)雜攻擊。

30、siem平臺(tái)集成：

31、基于siem平臺(tái)的多日志來源異常檢測(cè)，本技術(shù)能夠集成和分析來自防火墻、主機(jī)、應(yīng)用、ids、安全設(shè)備等多個(gè)日志源的數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型的聯(lián)動(dòng)分析，檢測(cè)內(nèi)網(wǎng)滲透、惡意軟件傳播、異常訪問等多種安全威脅。通過在siem平臺(tái)上構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的全面安全防護(hù)。

32、總體而言，本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，能夠從海量日志數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取和分析復(fù)雜的威脅模式，有效減少誤報(bào)和漏報(bào)，顯著提升了網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)的精準(zhǔn)度和效率。本發(fā)明特別適用于企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、多租戶云平臺(tái)、金融系統(tǒng)、政府網(wǎng)絡(luò)等高安全性要求的場(chǎng)景。

33、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：

34、1、提高檢測(cè)準(zhǔn)確性：通過深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的威脅模式，減少誤報(bào)和漏報(bào)。

35、2、實(shí)時(shí)性強(qiáng)：本發(fā)明能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)潛在威脅。

36、3、自適應(yīng)性強(qiáng)：模型可以隨著時(shí)間推移不斷學(xué)習(xí)新的威脅模式，提高系統(tǒng)的長(zhǎng)期有效性。

37、4、降低人工成本：自動(dòng)化的檢測(cè)流程減少了對(duì)人工干預(yù)的依賴，提升了整體安全運(yùn)營(yíng)的效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟，

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s1中對(duì)數(shù)據(jù)收集與整合時(shí)要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和清洗，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s1中對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注時(shí)要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，區(qū)分正常行為和異常行為樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s2中進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證時(shí)要實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，防止過擬合，并調(diào)整超參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s2中進(jìn)行模型集成與調(diào)優(yōu)時(shí)要針對(duì)特定攻擊模式，使用自編碼器進(jìn)行異常檢測(cè)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s3中進(jìn)行模型部署時(shí)要將模型部署到云端、邊緣設(shè)備或本地服務(wù)器，適應(yīng)不同使用場(chǎng)景。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，其特征在于：在步驟s3中進(jìn)行生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控與維護(hù)時(shí)要定期對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和更新，以應(yīng)對(duì)新的威脅情景。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化安全檢測(cè)方法，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，包括前期準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)收集與整合、數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強(qiáng)；模型訓(xùn)練：模型選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)：選擇LSTM、GRU、Transformer模型架構(gòu)、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證、模型集成與調(diào)優(yōu)；模型使用與維護(hù)：模型部署、用戶驗(yàn)收測(cè)試、生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控與維護(hù)。本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的威脅模式，減少誤報(bào)和漏報(bào)。本發(fā)明能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)潛在威脅。模型可以隨著時(shí)間推移不斷學(xué)習(xí)新的威脅模式，提高系統(tǒng)的長(zhǎng)期有效性。降低人工成本：自動(dòng)化的檢測(cè)流程減少了對(duì)人工干預(yù)的依賴，提升了整體安全運(yùn)營(yíng)的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：趙琦民
受保護(hù)的技術(shù)使用者：趙琦民
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19